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| 1 | 基于SSVEP_SSA融合的混合脑机接口研究显示文摘针对目前基于体感选择性注意范式的脑机接口控制指令数少,信息传输率低等缺点,提出了一种全新的多模态混合脑机接口系统。该系统融合稳态视觉刺激(SSVEP)和体感选择性注意范式(SSA),在外部视觉和体感刺激的作用下,诱发大脑产生稳态视觉电位和事件相关去同步现象。同时,为了解决传统脑电信息特征提取中需要大量先验知识等问题,引入深度学习算法对混合脑机接口信息进行意图解码,该方法将多通道的时域信息转换成具有时-频-空域三维特征的二维特征图。对8名受试者的离线实验显示,平均识别准确率达到81.35%,确认了所提出的基于SSVEP_SSA融合的多模态混合脑机接口是可行的,实现了脑机接口(BCI)系统的指令集扩展和高精度解码。 | 韩向可 郭士杰 | 2019 | 仪器仪表学报2019，40，5： | 5 |
| 2 | 脑机接口中的一种事件相关电位分离模型显示文摘事件相关电位(ERPs)分析揭示了脑机接口的认知神经机制,并为脑机接口技术的突破提供新的思路.然而与传统ERP研究不同的是,脑机接口中刺激呈现的时间间隔要远小于前者,并在平均信号中可以观察到较强的周期性干扰,致使其中包含的ERP成分的幅度和潜伏期等重要参数较难准确得到,为进一步的ERP分析造成障碍.目前关于这一干扰的形成原因和消除方法尚缺乏相关研究.本文首先建立了ERP信号的分离模型.模型认为ERP成分的混叠效应解释了平均信号中的周期性干扰.而后提出Toeplitz方法和差异波方法对模型进行求解,以消除干扰并恢复ERP成分.使用实测实验数据和公开数据库的数据对所提出模型与求解方法进行分析,结果表明,Toeplitz方法可以从非靶刺激平均信号中恢复出ERP成分,而差异波方法则可以有效地抑制混叠效应,并分离出基线平稳且各成分突出的ERP信号,从而验证了所提出模型与方法的合理性.本文的研究为脑机接口的ERP分析中周期性干扰的解释与消除提供了依据,并进一步为脑机接口的认知研究提供保障. | 马征 邱天爽 | 2015 | 中国科学:信息科学2015，45，9： | 1 |
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